#------------5 intervalles-----------------------------------
#importation des données
donnees_5 <- read.table("/home/eboumg/Bureau/proprete/donnees.csv", 
  header=TRUE, sep=";", na.strings="", dec=".", strip.white=TRUE)

#on change la modalité nombre_elt en intervalle de nbr_elt
donnees_5$intervalle_elt <- bin.var(donnees_5$nombre_elt, bins=5, 
  method='proportions', labels=c('1','2','3','4','5'))

#on charge la librairie necessaire a l'analyse
library(FactoMineR)

# on specifie que dim1, dim2 sont des variables qualitatives
donnees_5[,12]=factor(donnees_5[,12])
donnees_5[,13]=factor(donnees_5[,13])

#on restreint notre etude à quelques variables
donnees2=donnees_5[,c(6,7,9,10,11,15,16)]

#on supprime les individus dense_1D qui fausse l'information
tab <- donnees2[!(donnees2[,3]=="dense_1D" & donnees2[,4]!="carree"),]

#on ne tient pas compte pour l'etude de la variable "forme" et on enleve la colonne nombre_elt
tab=tab[,c(1,2,3,6,7)]

#on lance l'acm
res.mca=MCA(tab, quanti.sup=4)

#valeurs propres et inertie de chaque axe
res.mca$eig
barplot(res.mca$eig[,2])

#variables : coord, contribution, qualité de représentation
res.mca$var


#------------10 intervalles-----------------------------------

#importation des données
donnees_10 <- read.table("/home/eboumg/Bureau/proprete/donnees.csv", 
  header=TRUE, sep=";", na.strings="", dec=".", strip.white=TRUE)

#on change la modalité nombre_elt en intervalle de nbr_elt
donnees_10$intervalle_elt <- bin.var(donnees_10$nombre_elt, bins=10, 
  method='intervals', labels=c('1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'))

#on charge la librairie necessaire a l'analyse
library(FactoMineR)

#on specifie que dim1, dim2 sont des variables qualitatives
donnees_10[,12]=factor(donnees_10[,12])
donnees_10[,13]=factor(donnees_10[,13])

#on restreint notre etude à quelques variables
donnees2=donnees_10[,c(6,7,9,10,11,15,16)]

#on supprime les individus dense_1D qui fausse l'information
tab <- donnees2[!(donnees2[,3]=="dense_1D" & donnees2[,4]!="carree"),]

#on ne tient pas compte pour l'etude de la variable "forme" et on enleve la colonne nombre_elt
tab=tab[,c(1,2,3,6,7)]

#on lance l'acm
res.mca=MCA(tab, quanti.sup=4)

#valeurs propres et inertie de chaque axe
res.mca$eig
barplot(res.mca$eig[,2])

#variables : coord, contribution, qualité de représentation
res.mca$var
